O presente exercício tem como objetivo testar a aplicação de uma metodologia de planejamento da força de trabalho para a saúde bucal.
Essa é uma metodologia baseada em parâmetros de razão populacional (ex.: 1,5 procedimentos curativos para a população coberta) e utiliza como referência o caderno de critérios e parâmetros para planejamento de serviços no âmbito do SUS (2017).
De acordo com o caderno de critérios e parâmetros temos algumas previsões sobre a necessidade de procedimentos. A imagem abaixo apresenta tais condições
Diante dessas informações, depreende-se que alguns dados são necessários para a modelagem:
Projeções populacionais: nesse caso, utilizaremos as projeções populacionais do IBGE a nível UF, por contarmos com dados até 2030
Cobertura de Estratégia de Saúde da Família Saúde Bucal: nesse caso, os dados foram acessados por meio do e-gestor AB
Para essa metodologia serão necessários dados de população.
df_sb <- sqlQuery(channel, 'SELECT * FROM "Analytics Layer".Territorial."População IBGE por estado e faixa etária selecionada"')
Para fins de prototipação, vamos pegar só dados de Goiás
a <- df_sb %>%
filter(uf == 'GO') %>%
ggplot(aes(x = ano, y = TOTAL, col = FAIXA_ETARIA)) + geom_line(size = 1) +
theme_minimal()
plotly::ggplotly(a)
df_sb0_14 <-
df_sb %>%
filter(uf == 'GO') %>%
filter(FAIXA_ETARIA == "0 a 14") %>%
mutate(proced_curativos = 1.5 * TOTAL,
cobertura_endodontia = 0.8 * TOTAL,
proced_endodontia = 0.1 * cobertura_endodontia) %>%
filter(ano > 2019)
DT::datatable(df_sb0_14)
b <- df_sb0_14 %>%
select(-uf, -FAIXA_ETARIA, -TOTAL, -cobertura_endodontia) %>%
pivot_longer(
cols = starts_with("proced"),
names_to = "procedimento",
values_to = "total",
) %>%
ggplot(aes(x = ano, y = total, fill = procedimento)) + geom_col() +
theme_minimal()
plotly::ggplotly(b)